Прямая подстановка (вещественный вариант)

1 Описание свойств и структуры алгоритма

1.1 Словесное описание алгоритма

Прямая подстановка - решение СЛАУ $Lx = y$ с левой треугольной матрицей $L$. Матрица $L$ - одна из составляющих матрицы $A$ и получается либо из $LU$-разложения последней каким-либо из многочисленных способов (например, простое разложение Гаусса, разложение Гаусса с выбором ведущего элемента, компактная схема Гаусса), либо из других разложений. В силу треугольности $L$ решение СЛАУ является одной из модификаций общего метода подстановки и записывается простыми формулами.

В [1] метод решения СЛАУ с левой треугольной матрицей назван методом обратной подстановки. Там же отмечено, что в литературе иногда под обратной подстановкой имеют в виду, как и здесь, только решения СЛАУ с правой треугольной матрицей, а решение левых треугольных систем называют прямой подстановкой. Такой же системы названий будем придерживаться и мы, во избежание одноимённого названия разных алгоритмов. Кроме того, обратная подстановка, представленная в этой энциклопедии алгоритмов, одновременно является частью метода Гаусса для решения СЛАУ, а именно - его обратным ходом, чего нельзя сказать про представленную здесь прямую подстановку.

Общая структура прямой подстановки с неособенной левой треугольной матрицей, тем не менее, практически полностью совпадает со структурой обратной подстановки. Поэтому здесь мы рассмотрим случай, когда матрица $L$, как полученная из разложения типа Гаусса, имеет единичные диагональные элементы.

1.2 Математическое описание

Исходные данные: левая треугольная матрица $L$ (элементы $l_{ij}$), вектор правой части $b$ (элементы $b_{i}$).

Вычисляемые данные: вектор решения $y$ (элементы $y_{i}$).

Формулы метода:

$\begin{align} y_{1} & = b_{1} \\ y_{i} & = b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}, \quad i \in [2, n]. \end{align}$

Существует также блочная версия метода, однако в данном описании разобран только точечный метод.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительное ядро прямой подстановки можно составить из множественных (всего их $n-1$) вычислений скалярных произведений строк матрицы $L$ на уже вычисленную часть вектора $y$:

$\sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}$

в режиме накопления или без него, в зависимости от требований задачи, с их последующим вычитанием из компоненты вектора $b$ и деления на диагональный элемент матрицы $L$. В отечественных реализациях, даже в последовательных, упомянутый способ представления не используется. Дело в том, что даже в этих реализациях метода вычисление сумм типа

$b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}$

в которых и встречаются скалярные произведения, ведутся не в порядке «вычислили скалярное произведение, а потом вычли его из элемента», а путём вычитания из элемента покомпонентных произведений, являющихся частями скалярных произведений. Поэтому следует считать вычислительным ядром метода прямой подстановки не вычисления скалярных произведений, а вычисления выражений

$b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}$

в режиме накопления или без него, в зависимости от требований задачи.

1.4 Макроструктура алгоритма

Как уже записано в описании ядра алгоритма, основную часть метода прямой подстановки составляют множественные (всего $n-1$) вычисления сумм

$b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}$

в режиме накопления или без него.

1.5 Описание схемы реализации последовательного алгоритма

Чтобы понять последовательность исполнения, перепишем формулы метода так:

1. $y_{1} = b_{1}$

Далее для всех $i$ от $2$ до $n$ по возрастанию выполняются

2. $y_{i} = b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}$

Особо отметим, что вычисления сумм вида $b_{i} - \sum_{j = 1}^{i-1} l_{ij} y_{j}$ производят в режиме накопления вычитанием из $b_{i}$ произведений $l_{ij} y_{j}$ для $j$ от $1$ до $i-1$, c возрастанием $j$. Другие порядки выполнения суммирования приводят к резкому ухудшению параллельных свойств алгоритма.

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Для прямой подстановки порядка n в последовательном (наиболее быстром) варианте требуется:

• по $\frac{n^2-n}{2}$ умножений и сложений (вычитаний).

При этом использование режима накопления требует совершения умножений и вычитаний в режиме двойной точности (или использования функции вроде DPROD в Фортране), что ещё больше увеличивает затраты во времени, требуемом для выполнения прямой подстановки.

При классификации по последовательной сложности, таким образом, метод обратной подстановки относится к алгоритмам с квадратической сложностью.

1.7 Информационный граф

Опишем граф алгоритма как аналитически, так и в виде рисунка.

описание

Граф алгоритма прямой подстановки состоит из одной группы вершин, расположенной в целочисленных узлах двумерной области, соответствующая ей операция $a-bc$.

Естественно введённые координаты области таковы:

• $i$ — меняется в диапазоне от $2$ до $n$, принимая все целочисленные значения;
• $j$ — меняется в диапазоне от $1$ до $i-1$, принимая все целочисленные значения.

Аргументы операции следующие:

• $a$:
  • при $j = 1$ элемент входных данных $b_{i}$;
  • при $j \gt 1$ — результат срабатывания операции, соответствующей вершине с координатами $i, j-1$;
• $b$ — элемент входных данных, а именно $l_{ij}$;
• $c$:
  • при $j = 1$ элемент входных данных $b_{1}$;
  • при $j \gt 1$ — результат срабатывания операции, соответствующей вершине с координатой $j, j-1$;

Результат срабатывания операции является:

• • при $j \lt i-1$ - промежуточным данным алгоритма;
  • при $j = i-1$ - выходным данным.

Описанный граф можно посмотреть на рисунке, выполненном для случая $n = 5$. Здесь вершины обозначены зелёным цветом. Изображена подача только входных данных из вектора $b$, подача элементов матрицы $L$, идущая во все вершины, на рисунке не представлена.

1.8 Описание ресурса параллелизма алгоритма

Для прямой подстановки порядка n в параллельном варианте требуется последовательно выполнить следующие ярусы:

• по $n - 1$ ярусов умножений и сложений/вычитаний (в каждом из ярусов — линейное количество операций, от $1$ до $n-1$.

При этом использование режима накопления требует совершения умножений и вычитаний в режиме двойной точности, а в параллельном варианте это означает, что практически все промежуточные вычисления для выполнения алгоритма в режиме накопления должны быть двойной точности. В отличие от последовательного варианта это означает некоторое увеличение требуемой памяти.

При классификации по высоте ЯПФ, таким образом, метод прямой подстановки относится к алгоритмам с линейной сложностью. При классификации по ширине ЯПФ его сложность также будет линейной.

1.9 Описание входных и выходных данных

Входные данные: левая треугольная матрица $L$ (элементы $l_{ij}$), вектор правой части $b$ (элементы $b_{i}$).

Объём входных данных: $\frac{n (n + 1)}{2}$ (в силу треугольности и единичности диагональных элементов достаточно хранить только поддиагональные элементы матрицы $L$).

Выходные данные: вектор решения $y$ (элементы $y_{i}$).

Объём выходных данных: $n$.

1.10 Свойства алгоритма

Соотношение последовательной и параллельной сложности в случае неограниченных ресурсов, как хорошо видно, является линейным (отношение квадратической к линейной).

При этом вычислительная мощность алгоритма прямой подстановки, как отношение числа операций к суммарному объему входных и выходных данных – всего лишь константа.

При этом алгоритм прямой подстановки полностью детерминирован. Использование другого порядка выполнения ассоциативных операций в данной версии нами не рассматривается, поскольку в корне меняет структуру алгоритма и делает параллельную сложность квадратической.

2 Программная реализация

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

В простейшем варианте метод прямой подстановки на Фортране можно записать так:

        Y(1) = B(1) 
	DO  I = 2, N-1
		S = B(I)
		DO  J = 1, I-1
			S = S - DPROD(L(I,J), Y(J))
		END DO		
	END DO

При этом для реализации режима накопления переменная $S$ должна быть двойной точности.

3 Литература

1. В.В.Воеводин, Ю.А.Кузнецов. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984, стр. 182.